Low-quality employment trajectories and risk of common mental disorders, substance use disorders and suicide attempt: a longitudinal study of the Swedish workforce
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: High-quality longitudinal evidence exploring the mental health risk associated with low-quality employment trajectories is scarce. We therefore aimed to investigate the risk of being diagnosed with common mental disorders, substance use disorders, or suicide attempt according to low-quality employment trajectories. METHODS: A longitudinal register-study based on the working population of Sweden (N=2 743 764). Employment trajectories (2005-2009) characterized by employment quality and pattern (constancy, fluctuation, mobility) were created. Hazard ratios (HR) were estimated using Cox proportional hazards regression models for first incidence (2010-2017) diagnosis of common mental disorders, substance use disorders and suicide attempt as dependent on employment trajectories. RESULTS: We identified 21 employment trajectories, 10 of which were low quality (21%). With the exception of constant solo self-employment, there was an increased risk of common mental disorders (HR 1.07-1.62) and substance use disorders (HR 1.05-2.19) for all low-quality trajectories. Constant solo self-employment increased the risk for substance use disorders among women, while it reduced the risk of both disorders for men. Half of the low-quality trajectories were associated with a risk increase of suicide attempt (HR 1.08-1.76). CONCLUSIONS: Low-quality employment trajectories represent risk factors for mental disorders and suicide attempt in Sweden, and there might be differential effects according to sex - especially in terms of self-employment. Policies ensuring and maintaining high-quality employment characteristics over time are imperative. Similar prospective studies are needed, also in other contexts, which cover the effects of the Covid-19 pandemic as well as the mechanisms linking employment trajectories with mental health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».